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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: java
IA de primavera en la empresa: un agente de soporte con herramientas, RAG y revisión
Spring AI para un asistente de triaje de incidentes: prompts como contratos, salida estructurada, llamadas a herramientas, descubrimiento de MCP, Qdrant RAG, seguimiento y bucles de agente limitados.
13 min de lecturaNeo4j y LangChain4j: Ingestores GraphRAG, filtrado y memoria de chat
Neo4j con LangChain4j para GraphRAG: descubrimiento de esquemas, construcción de grafos con LLM, DSL Cypher, filtrado en el índice, recuperación de relaciones padre-hijo y memoria de chat basada en grafos.
18 min de lecturaRAG sensible a la conversación en Spring AI con CompressionQueryTransformer
Corrige las preguntas de seguimiento vagas en una conversación de Spring AI RAG reescribiendo las consultas con el historial de la conversación antes de que lleguen al almacén de vectores, utilizando dos constructores de ChatClient.
6 min de lecturaProteger un servidor Spring AI MCP con OAuth 2.0 y ámbitos por herramienta.
Construir un servidor de autorización OAuth y convertir un servidor Spring AI MCP en un servidor de recursos, probarlo en MCP Inspector y luego restringir las herramientas individuales por ámbito.
8 min de lecturaReclasificación en RAG con Spring AI y Pinecone: Pasar una respuesta del puesto 4 al 1
Reclasificación en RAG con Spring AI y Pinecone: búsqueda vectorial simple frente a un paso de reclasificador BGE en un manual de recursos humanos, donde una respuesta oculta pasa del puesto 4 al 1.
6 min de lecturaLangChain4j para equipos de Java: Herramientas, agentes, habilidades y comunicación A2A en servicios Spring
Cómo integrar la llamada a herramientas, las tuberías de agentes, las habilidades bajo demanda, los flujos de trabajo de pausa y reanudación y los agentes A2A remotos en un servicio Java existente con LangChain4j.
7 min de lecturaAgregar agentes de IA a microservicios de Spring Boot con Spring AI
Agregar agentes de IA a los servicios de Spring Boot con Spring AI: herramientas como beans, interruptores de circuito, métricas de tokens y bucles de agentes asíncronos dentro del código que ya se ejecuta.
17 min de lecturaReceta de Spring AI: Filtrado de resultados RAG con metadatos por título del juego
Una receta de Spring AI para filtros de metadatos RAG: etiquete los documentos por título del juego, deje que el LLM seleccione el valor de la pregunta y luego filtre la búsqueda vectorial con él.
9 min de lectura¿Realmente necesitan las aplicaciones RAG a pequeña escala una base de datos vectorial?
LangChain4j MemFile almacena los embeddings en la memoria de la JVM y divide el texto en bloques en el disco. Esto es suficiente para aplicaciones RAG pequeñas, pero es necesario pasar a una base de datos vectorial real cuando sea necesario.
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